目标检测中边界框的回归策略
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· 2021-10-09
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极市导读
本文主要讲述:1.无Anchor的目标检测算法:YOLOv1,CenterNet,CornerNet的边框回归策略;2.有Anchor的目标检测算法:SSD,YOLOv2,Faster R-CNN的边框回归策略。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
写在前面
无Anchor的目标检测算法边框回归策略
1. YOLOv1
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2. CornerNet
算法结构
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Corner poolin
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Heatmaps
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Offset
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Embeddings
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总损失函数
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回归策略
补充
3. CenterNet
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与CornerNet对比
2、CerterNet中也采用了和CornerNet一样的偏置(offset)预测,这个偏置表示的是标注信息从输入图像映射到输出特征图时由于取整操作带来的坐标误差,只不过CornerNet中计算的是2个角点的offset,而CenterNet计算的是中心点的offset。这部分还有一个不同点:损失函数,在CornerNet中采用SmoothL1损失函数来监督回归值的计算,但是在CenterNet中发现用L1损失函数的效果要更好,差异这么大是有点意外的,这是其二。
3、CenterNet直接回归目标框尺寸,最后基于目标框尺寸和目标框的中心点位置就能得到预测框,这部分和CornerNet是不一样的,因为CornerNet是预测2个角点,所以需要判断哪些角点是属于同一个目标的过程,在CornerNet中通过增加一个corner group任务预测embedding vector,最后基于embedding vector判断哪些角点是属于同一个框。而CenterNet是预测目标的中心点,所以将CornerNet中的corner group操作替换成预测目标框的size(宽和高),这样一来结合中心点位置就能确定目标框的位置和大小了,这部分的损失函数依然采用L1损失,这是其三。
回归策略
有Anchor的目标检测算法边框回归策略
1. Faster R-CNN
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2. YOLOv2
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3. SSD
论文:https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf
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参考文献
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